神经植入让瘫痪的人通过想象写字来打字

埃隆·马斯克(Elon Musk)的Neuralink就是这样波澜在神经植入的技术方面，但它还没有显示出我们如何实际使用植入物。目前，证明植入物的前景仍在学术界的手中。

本周，学术界提供了一个相当令人印象深刻的例子，展示了神经植入的前景。使用植入物，瘫痪的患者仅仅通过想象自己在手写这些字符，就能以每分钟大约90个字符的速度打出这些字符。

梦是做

此前，通过植入物为瘫痪的人提供打字功能的尝试包括给受试者一个虚拟键盘，让他们用意念操纵光标。这个过程是有效的，但很慢，它需要用户的全部注意力，因为主体必须跟踪光标的进程，并确定何时执行相当于按下一个键的操作。它还要求用户花时间学习如何控制系统。

但是，还有其他可能的途径来把人物从大脑中搬到纸上。在我们写作的思维过程中，我们形成了使用特定角色的意图，而使用植入物来追踪这种意图可能会起作用。不幸的是，这个过程并没有被很好地理解。

在这个意图的下游，一个决定被传递到运动皮层，在那里它被转化为行动。同样，还有一个意图阶段，在这个阶段，运动皮层决定它将形成字母(例如，通过打字或写字)，然后转化为执行动作所需的特定肌肉运动。这些过程被更好地理解了，它们也是研究团队新工作的目标。

具体来说，研究人员在瘫痪者的运动前皮质中植入了两个植入物。这个区域被认为与形成执行动作的意图有关。捕捉这些意图比捕捉动作本身更有可能产生清晰的信号，后者可能是复杂的(任何动作都涉及到多个肌肉)，并取决于上下文(你的手相对于你所写的页面的位置，等等)。

植入正确的位置后，研究人员要求参与者想象在纸上写字，并记录下他写字时的神经活动。

那是什么来着?

参与者的运动前皮层总共大约有200个电极。并不是所有的信件都能提供信息。但对于那些有记忆的人，作者进行了主成分分析，确定了在想象不同字母时，神经记录中差异最大的特征。将这些录音转换成二维图，我们可以明显地看到，当编写单个角色时，所看到的活动总是聚集在一起。物理上相似的字符，比如p和b，或者h, n和r，形成彼此靠近的团簇。

(研究人员还要求参与者使用逗号和问号等标点符号，并用>表示空格，用波浪线表示句号。)

总的来说，研究人员发现他们可以以94%以上的准确率破译适当的字符，但在记录了神经数据后，系统需要相对缓慢的分析。为了实时工作，研究人员训练了一个循环神经网络来估计每个字母对应的信号的概率。

尽管处理的数据量相对较小(只有242句话的字数)，但该系统运行得非常好。这个想法和一个字符出现在屏幕上之间的时间差只有大约半秒，而参与者每分钟可以输入大约90个字符，轻松地打破了之前植入式打字每分钟25个字符的记录。原始错误率只有5%左右，而应用像打字自动更正这样的系统可以将错误率降低到只有1%。

测试都是用事先准备好的句子完成的。然而，一旦系统被验证，研究人员要求参与者输入自由形式的问题答案。在这里，速度下降了一点(一分钟75个字符)，在自动纠正后错误上升了2%，但系统仍然工作。

甚至连原型都没有

正如研究人员自己所说，这“还不是一个完整的、临床可行的系统”。首先，它只在一个人身上使用过，所以我们不知道它对其他人的效果如何。这里使用的简化字母表不包含任何数字、大写字母或大多数形式的标点符号。植入物的行为随着时间的推移而改变，也许是因为它们读取的神经元发生了微小的变化，或者是疤痕组织的形成，所以系统必须定期重新校准——至少每周一次，以保持一个可容忍的错误率。

也就是说，与之前的植入驱动系统相比，该系统显示了非常显著的速度提升，而且精度相当好。该系统也有类似于触摸打字的潜力，因为用户不需要在视觉上关注字母的产生，允许与用户周围环境进行更多的正常互动。字母的问题或许可以通过使用研究人员设计的一种替代字母表来部分解决，在这种字母表中，所有的字母都由不同的笔画模式来定义。这里有很大的潜力。

这些实验也提醒人们，这些植入物在更广泛的意义上是有潜力的，以及为什么企业可能会开始发现这项技术值得商业化。

自然, 2021年。DOI:10.1038 / s41586 - 021 - 03506 - 2（对必须）.